基于流的面向人体头肩的视频分割
计算机视觉与模式识别
2021-04-21 v1
摘要
人体头肩的视频分割在制作用于视频会议和虚拟现实应用的精美媒体中至关重要。主要挑战是以实时方式处理高质量背景抠除，并解决运动模糊下的分割问题，例如会议视频中摇头或挥手。为克服视频分割中的运动模糊问题，我们提出了一种新颖的基于流的编码器-解码器网络（FUNet），其结合了传统 Horn-Schunck 光流估计技术与卷积神经网络，以执行鲁棒的实时视频分割。我们还引入了一个视频与图像分割数据集：ConferenceVideoSegmentationDataset。代码与预训练模型可在我们的 GitHub 仓库获取：\url{https://github.com/kuangzijian/Flow-Based-Video-Matting}。
引用
@article{arxiv.2104.09752,
title = {Flow-based Video Segmentation for Human Head and Shoulders},
author = {Zijian Kuang and Xinran Tie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.09752},
year = {2021}
}